Gradient Network sicherte sich 10 Millionen US-Dollar in einer Seed-Finanzierungsrunde, um eine dezentrale Infrastruktur für künstliche Intelligenz aufzubauen, die die Vorherrschaft von Tech-Giganten wie OpenAI und Amazon Web Services herausfordern könnte. Das in Singapur ansässige Start-up kündigte am Dienstag an, dass Pantera Capital, Multicoin Capital und HSG die Investitionsrunde anführten, um zwei Protokolle zu entwickeln, die KI-Computing über globale Netzwerke von Benutzergeräten verteilen, anstatt zentrale Rechenzentren zu nutzen.
Was man wissen sollte:
- Gradient entwickelt die Protokolle Lattica und Parallax, um Peer-to-Peer-KI-Computing auf verteilten Geräten zu ermöglichen.
- Die Plattform läuft auf der Solana-Blockchain und hat bereits 1,6 Milliarden Verbindungen in 190 Regionen unterstützt.
- Bedeutende Krypto-Risikokapitalfirmen investierten 10 Millionen US-Dollar, um auf dezentrale KI zu setzen, die Kosten senken und die Privatsphäre verbessern kann.
Die Finanzierung erfolgt zu einer Zeit, in der sich die künstliche Intelligenz steigender Kritik an Zentralisierung, Datenschutzbedenken und den massiven Rechenressourcen ausgesetzt sieht, die aktuelle KI-Modelle erfordern. Der Ansatz von Gradient stellt einen grundlegenden Wandel von Cloud-basierten KI-Diensten hin zu einer von der Gemeinschaft getragenen Rechenleistung dar, die weltweit auf gewöhnliche Geräte verteilt ist.
Duale Protokolle zielen auf verschiedene Herausforderungen der KI-Infrastruktur ab
Die Architektur von Gradient konzentriert sich auf zwei unterschiedliche Protokolle, die zusammenarbeiten sollen. Lattica fungiert als ein Peer-to-Peer-Kommunikationssystem ähnlich wie Bitcoin- oder BitTorrent-Netzwerke, das direkte Datenübertragungen zwischen Geräten ermöglicht, ohne zentrale Server zu durchlaufen.
Das Unternehmen berichtet, dass Lattica bereits über 1,6 Milliarden Verbindungen in 190 Regionen weltweit ermöglicht hat. Dieses umfangreiche Netzwerk bildet die Grundlage für das zweite Protokoll von Gradient, Parallax, das große Sprachmodelle in kleinere Segmente unterteilt, die auf verteilten Geräten ausgeführt werden können.
Parallax adressiert eine der größten Barrieren für dezentrale KI, indem es das Problem löst, ressourcenintensive Modelle auf Verbraucherhardware auszuführen. Traditionelle KI-Modelle erfordern leistungsfähige Server mit spezialisierten Chips, aber das Segmentierungsansatz von Gradient ermöglicht es gewöhnlichen Computern und Mobilgeräten, Rechenleistung beizusteuern. Das System verarbeitet Daten lokal auf Benutzergeräten und verringert so die Notwendigkeit, sensible Informationen an entfernte Rechenzentren zu übertragen.
Solana-Blockchain bietet Geschwindigkeit und Anreizstruktur
Gradient wählte Solana als zugrunde liegende Blockchain-Infrastruktur und verwies auf die hohen Transaktionsgeschwindigkeiten und niedrigen Gebühren des Netzwerks als entscheidende Faktoren. Die Blockchain verwaltet die Koordination zwischen den Geräten und das Belohnungssystem, das Benutzer für die Bereitstellung von Rechenressourcen im Netzwerk belohnt.
Die Architektur von Solana kann Tausende von Transaktionen pro Sekunde zu minimalen Kosten abwickeln und macht es praktikabel, Zahlungen und Aufgabenverteilung über ein globales Netzwerk von Geräten zu koordinieren. Dies positioniert Gradient neben anderen dezentralen KI-Projekten wie SingularityNET, Bittensor und Gensyn, wobei jedes einen anderen Ansatz in Bezug auf verteiltes Computing verfolgt.
Das von der Gemeinschaft getragene Modell schafft wirtschaftliche Anreize für Gerätebesitzer, am Netzwerk teilzunehmen.
Benutzer verdienen Kryptowährungsbelohnungen, indem sie ihre Rechenleistung verleihen und damit ein selbsttragendes Ökosystem schaffen, das nicht auf traditionelle Cloud-Computing-Anbieter angewiesen ist.
Branchenbeobachter bemerken das zunehmende Interesse bedeutender Krypto-Investoren an dezentralen KI-Infrastrukturen. Der Sektor hat erhebliche Risikokapitalfinanzierungen angezogen, da Investoren nach Alternativen zum konzentrierten KI-Markt suchen, der von einer Handvoll Tech-Unternehmen dominiert wird.
Datenschutz- und Kostenvorteile treiben die Adoptionsstrategie an
Führungskräfte von Gradient argumentieren, dass ihr dezentraler Ansatz gegenüber traditionellen, Cloud-basierten KI-Diensten erhebliche Vorteile bietet. Datenverarbeitung näher an ihrer Quelle verringert die mit dem Senden sensibler Informationen an zentrale Server großer Tech-Unternehmen verbundenen Datenschutzrisiken.
Das verteilte Modell verspricht zudem erhebliche Kosteneinsparungen im Vergleich zu herkömmlichen Cloud-Computing-Diensten. Durch die Nutzung ungenutzter Rechenkapazitäten auf Verbrauchergeräten kann Gradient möglicherweise KI-Dienste zu niedrigeren Preisen als Amazon Web Services, Google Cloud oder Microsoft Azure anbieten.
Dennoch sieht sich das Unternehmen technischen Herausforderungen gegenüber, die vielen verteilten Computersystemen gemeinsam sind. Netzwerkverzögerungen zwischen Geräten könnten die Verarbeitungszeiten verlangsamen, während die Koordination komplexer Aufgaben über Tausende von Geräten erhebliche technische Hürden darstellt. Kritiker bezweifeln, dass dezentralisierte Netzwerke die Zuverlässigkeit und Leistung speziell gebauter Rechenzentren erreichen können.
Gradient bleibt optimistisch, dass seine technische Architektur diese Hindernisse überwinden wird, wenn das Netzwerk skaliert. Das Unternehmen plant, Entwickler-Tools bereitzustellen und zusätzliche Forschung durchzuführen, um seine Protokolle zu verfeinern und die Funktionalität zu erweitern.
Markteinführung und Pläne zur zukünftigen Entwicklung
Sowohl die Lattica- als auch die Parallax-Protokolle sollen diese Woche starten, was den Übergang von Gradient von der Entwicklung zur aktiven Bereitstellung markiert. Das Unternehmen plant, zusätzliche Entwickler-Tools zu veröffentlichen und Forschungsberichte zu veröffentlichen, um die breitere Einführung der dezentralen KI-Infrastruktur zu unterstützen.
Der Zeitpunkt fällt mit einer verstärkten regulatorischen Überprüfung der KI-Zentralisierung und wachsenden Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit in Anwendungen für künstliche Intelligenz zusammen. Mehrere Regierungen haben Vorschläge für Vorschriften gemacht, die dezentrale Alternativen zu den aktuellen KI-Systemen bevorzugen könnten.
Der Ansatz von Gradient stellt eine Wette dar, dass verteiltes Computing das bevorzugte Modell für künstliche Intelligenz wird, wenn sich die Technologie weiterentwickelt. Der Erfolg dieses Modells könnte beeinflussen, wie KI-Dienste bereitgestellt werden und wer die Infrastruktur kontrolliert, die für Anwendungen der nächsten Generation benötigt wird.
Abschließende Gedanken
Die Finanzierungsrunde von 10 Millionen US-Dollar durch Gradient Network signalisiert ein wachsendes Investorenvertrauen in dezentrale Alternativen zu herkömmlichen KI-Infrastrukturen. Der duale Protokollansatz des Unternehmens nutzt die Solana-Blockchain, um KI-Computing über globale Netzwerke von Geräten zu verteilen, während die Leistung aufrechterhalten und die Kosten gesenkt werden. Ob dieses dezentrale Modell mit etablierten Cloud-Anbietern konkurrieren kann, bleibt abzuwarten, da beide Protokolle diese Woche auf den Markt kommen sollen.